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还包括甲骨文Oracle（ORCL）、ServiceNow（NOW）、亚马逊Amazon（AMZN）、博通Broadcom（AVGO）和微软Microsoft（MSFT），这些公司被她称为“最佳投资组合标的”。

金融界2024-05-27

微软FY2024Q3业绩电话会分析师问答

pilot 具有集成的能力，无论是与 ServiceNow，它都能够与 SAP 和 Salesforce 集成，显然还有 Dynamics。这就是我们所看到的。事实上，你会在我们的开发者大会上听到我们谈论很多关于它的问题，那就是可扩展性，Copilot Studio 在大多数人都感到兴奋的产品方面确实是竞争性的，因为如果你想让你的 Copilot 与企业数据接地，这是企业中的一件事，在所有这些 SaaS 应用程序中，Copilot Studio 是使用它的工具，以实现这一目标。这就是我们所看到的，我们正在构建一个 Copilot，它也恰好是其他 Copilot 中所有 Copilot 的编排器，对我们来说，它似乎是扩展。而网络，会发生什么，是人们一直在使用的一些知识工作者工具，对吧？因为当你考虑 Teams 时，当你开会时，你不是在进行随机会议，会议是在某个业务流程的上下文中。这可能是一次供应链会议，您试图了解要押注哪些供应商或要做什么条款。因此，现在您可以直接在团队的上下文中访问所有这些数据。所以这就是我认为对我们来说令人兴奋的，我们已经构建了所有这些水平工具，我想说我们的工作量被低估了。人们如何使用这些工具在业务流程上取得进展，但我们现在可以在业务应用程序和知识工作者工具之间架起桥梁，明天是横向的。迈克尔·特林嘿。伟大。感谢您回答问题。我想回到 Azure。在过去的几个季度里，你一直在暗示那里的稳定，但仍然很高兴看到平衡。也许您可以扩展商业预订数量，了解在可见性方面的可变性。您可以围绕您在成本优化和核心工作负载增长等领域看到的任何描述，都只是我们解读数字的有用背景。谢谢。艾米·胡德谢谢，迈克尔。我可能会把这些反过来看。解决这些问题会更容易一些。当你考虑 - 我们一直在谈论某种稳定和你本季度所看到的，如果你分解你所看到的 Azure 数字，我想我和 Karl 谈过一点是 AI 贡献的 7 点，你可以称它们为我们核心真正的 Azure 业务的差异 '24。其中，我们看到的活动和消费方面确实是这种平衡，我们在整个云过渡过程中已经习惯了这种平衡。我们看到了新的工作负载开始，也看到了优化。然后这些优化会创建新的预算，然后您应用它。这个循环其实很正常。本季度，我们以平衡的方式再次看到了它。我认为，当我们谈论稳定性时，甚至是我们在第二季度和第三季度之间看到的，这是该核心的一点加速，许多较新的项目开始不仅与人工智能启动有关，还与许多其他工作流程有关。这些公司仍在从本地迁移到云，Satya提到了迁移。其中一些，我知道并不像谈论所有人工智能项目那样令人兴奋。这仍然是真正的基础工作，使公司能够利用成本节约的优势，并且总体拥有成本仍然非常好。所以我认为这种平衡确实是你本季度所看到的，我确实觉得，迈克尔，跨行业或跨地域并没有太大的差异。所以我想说它实际上是非常一致的，是我可以给你的另一种质地。所以当你说我们是否一直指向稳定时，我确实看起来有点工作量。我们看到了什么？从哪里开始？这个实际上感觉很平衡，优化看起来就像他们通常一样，顺便说一句，这非常重要。这是我们鼓励客户做的事情。您希望尽可能高效地运行工作负载。这对于客户能够成长并从中获得价值至关重要。所以我有时想，我们——你们都可能把这个问题更多地当作否定的。对我们来说，这只是客户帐户层面的健康周期。迈克尔·特林持续的核心云增长对我们来说仍然非常令人兴奋。谢谢。艾米·胡德谢谢。柯克·马特恩是的。感谢您回答这个问题。我会在本季度表示祝贺。嘿，萨蒂亚，我想知道你是否可以加入一个经常与投资者讨论的问题，那就是，在能够利用所有这些新的GenAI功能方面，市场上是否存在某种数据质量问题？我只是好奇，如果你能评论一下，你是否看到公司在解决这个问题方面取得了进展？在这一点上，你是否认为这是人工智能增长的抑制因素？谢谢。萨蒂亚·纳德拉是的，这是一个很好的问题，因为有两组事情才能成功部署这些新的人工智能功能。我的意思是，如果你这么说，这个人工智能是什么，它做两件事，对吧？有新的用户体验，有自然语言界面，第二件事是推理引擎。推理引擎需要好的数据，而它需要好的数据来接地，对吧？所以人们谈论一种叫做检索增强生成的东西。在这种情况下，我认为，拥有良好的基础数据来帮助推理是有帮助的。然后，当然，人们也希望进行某种微调或RLHF，或者基本上采用大型模型并进一步奠定基础。因此，所有这些工具现在都可用，人们如何在有数据和调整这些模型的各种业务流程中部署这些模型的复杂性也变得越来越普遍，甚至在系统集成商和其他开发人员那里也可以帮助企业。所以这一切都在成熟。所以我们感觉很好。这就是我在商业方面的想法，这些是解决广大消费者的一些更难的问题，对吧？我的意思是，我认为这是对我们的模型的几个数量级的改进，然后我们才能拥有更复杂的开放式消费者场景。而在企业中，这些都是我们可以解决的事情。再说一遍，我指出要站起来，如果你考虑一下它是如何拥有一个完整的系统，对吧？它只是不是一个人工智能模型。人工智能——用户体验、脚手架、编辑器、聊天、解释器和调试器与模型的延续一起工作，以帮助从根本上创建这些推理痕迹，从而帮助整个事情工作。实际上，我们正在使用 Copilot、Copilot Studio 和所有这些业务系统的连接器所做的事情，可以将其视为我们正在为每个业务系统创建类似 GitHub Copilot 的场景。这就是我认为艾米所提到的商业价值和更好的基础。但是你说得完全正确，我们用Fabric、Cosmos或PostgreSQL所做的很多工作都是关于准备这些数据，以便它可以与这些AI项目集成。柯克·马特恩谢谢。亚历克斯·祖金嘿,伙计们。感谢您回答这个问题。我想问人工智能问题，但从Microsoft 365 Copilot 的角度来看。我想你谈到了在本季度开始看到其中一些对办公业务的积极影响。艾米，我想更广泛地问一下你在准备好的发言中提到的能力限制。以及宽松政策如何——当您为资本支出进行投资并将更多产能上线时，我们之间的联系如何。这在多大程度上解锁或解锁了提供更高的 Azure AI 编号以及更高的 Microsoft 365 Copilot 编号的能力。艾米·胡德谢谢你的问题。这是一个很好的澄清机会。而且我不会说副驾驶有容量限制。对我们来说，确保优化容量分配以确保每用户业务能够继续增长是一个真正的优先事项。因此，请将其视为我们的首要任务。因此，当我们拥有容量限制时，这确实意味着容量限制，您倾向于在 Azure 基础结构方面看到它们，业务的消费方面是更好的思考方式 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-04-26

微软FY2024Q3业绩电话会分析师问答

老虎证券2024-04-26

都是Meta惹的祸，业绩惨淡引发科技股4000亿美元抛售，前债王紧急呼吁：远离科技股，看好美债收益

其他地方，国际商业机器公司和软件制造商ServiceNow Inc.在发布自己的财报后股价下跌，加重了这种情绪。在周四的损失中，Meta已经抹去了超过1700亿美元的市值。然而，一些分析师和投资者将此视为一个买入机会。 “这是一个有趣的弱点可以利用的，”SG Prevoir的投资组合经理Fares Hendi表示，并补充说Meta已经在他的基金观察名单上。“潜在地，这是一个可以创造有趣入场点的下跌。” 与此同时，IBM创下三年来最大盘中跌幅，此前其咨询部门销售数字疲软令投资者失望，掩盖了该公司收购软件公司HashiCorp Inc.的影响。这笔交易是首席执行官Arvind Krishna将这家传统的科技硬件公司向专注于高增长软件和服务转型的又一举措。IBM在这一领域还进行了其他收购，比如去年以46亿美元收购Apptio，并剥离了管理基础架构、天气和健康业务。但投资者专注于IBM第二大业务咨询部门的下滑可能性。该公司周三在公告中称，截至3月31日的第一季度，该部门营收为52亿美元，与去年同期持平。IBM股价稍早一度下跌10%，创下2021年1月以来的最大盘中跌幅。标普500指数中的科技股本月表现料为9月以来最差，4月迄今下跌逾6.5%，拖累大盘也跟着下挫。 Vanguard价值股ETF同期下跌3.5%左右。该ETF投资的股票包括柏克夏和通用汽车。格罗斯在帖子中称，基准10年期国债收益率正在向4.75%迈进。周四该期限收益率一度触及4.74%左右，为年内最高水平。在美国股债市场因经济数据而大跌之际，前债王比尔·格罗斯给投资者提供了一些建议：坚持价值股，避开科技股。这位昔日的债王在社交媒体平台X上发帖称，如果投资者非要踏足科技股，应该买微软。比尔·格罗斯表示，随着美国国债收益率飙升，投资者应坚持价值股，暂时避开科技股。在美国经济数据出现一些令人担忧后，国债和股市周四大幅下挫，格罗斯在社交媒体平台X上发帖提出了这一建议，并引用了唐·麦克林1971年的热门歌曲《美国派》。格罗斯在帖子中写道，如果投资者一定要涉足科技公司，他们应该购买微软公司的股票。目前，科技公司在标普500指数中正以9月以来最糟糕的表现走势，4月份下跌超过6.5%，拖累了主要股指的走低。相比之下，包括伯克希尔哈撒韦公司和通用汽车公司在内的先锋价值ETF在同一时期下跌了约3.5%。在这篇以“音乐消逝的日子”开头的帖子中，格罗斯指出，标普500指数的科技公司正以9月以来最糟糕的表现走势，4月份下跌超过6.5%，拖累了主要股指的走低。与此形成鲜明对比的是，包括伯克希尔哈撒韦公司和通用汽车公司在内的先锋价值ETF在同一时期下跌了约3.5%。格罗斯表示，他最喜欢的交易之一——管道主限制合伙企业——具有动力，但投资者不应“过度加重权重”。管道主限制合伙企业在交易所上市，专注于石油和天然气等自然资源，并提供更高的收益率和税收优惠。这位投资者表示，他拥有Western Midstream Partners LP和MPLX LP，并强调了它们的高额股息。周四一份报告显示，美国上季度经济增长放缓，同时通胀上升，加上Meta Platforms Inc.的业绩不佳，导致标普500指数下跌高达1.6%。交易员还削减了对美联储降息时间的预期，现在完全将首次降息定在12月份。

Heidi2024-04-26

英伟达股价波动不是人工智能股票泡沫，而是革命的开始

alantir、Salesforce、ServiceNow、甲骨文、MongoDB和Adobe等软件公司的影响才刚刚开始显现，并将有助于推动其他领域的发展，如网络安全公司等。他列举了一系列网络安全公司，包括Zscaler、Crowdstrike、Palo Alto、Varonis、Qualys、Tenable和Okta等，这些公司都将受益于人工智能技术的广泛应用。

金融界2024-03-12

英伟达涨3.6%晋升市值全球第三，纳斯达克100ETF(159659)昨日获资金净流入1123万元

北非地区）的第一个软件实验室；软件公司ServiceNow也将投入5亿美元用于推出其在该地区的首个数据中心。【千亿美元级机构大举加仓科技巨头】加拿大管理规模最大的养老金投资机构——加拿大养老金计划投资委员会（CPPIB）向美国SEC提交13F文件，披露了其2023年四季度的美股持仓数据，大举买入微软、苹果、博通等科技股。具体来看，根据13F文件，截至2023年底，CPPIB共持有1085只证券，持仓市值约792亿美元，环比上季度增加约108亿美元（+15.78%）；四季度CPPIB主要买入微软、苹果、博通及亚马逊等科技股，其中对微软增持了4.81亿美元（+64%），增持苹果4.58亿美元（129.21%），增持博通2.87亿美元（+254.27%），增持T-Mobile US1.92亿美元（51.04%）。卖出TC Energy、恩斯塔、艾克森美孚、墨式烧烤及恩桥等传统行业公司。此外，富达（FMR）、北方信托（Northern Trust）、摩根大通（JPMorgan Chase）、富国银行（Wells Fargo）、富兰克林资源公司（Franklin Resources）等千亿美元级别机构13F持仓，都将微软、苹果、英伟达、Alphabet等股票作为重点头寸。富达管理与研究（FMR）披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为11825.78亿美元。按市值比例排名的前五大重仓股分别为微软(6.96%)、苹果(4.88%)、英伟达(4.37%)、亚马逊(4.06%)、谷歌A类股(2.68%)。富兰克林资源公司披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为2010.67亿美元，季度环比增加6.00%。按市值比例排名的前5大重仓股分别为微软(4.74%)、亚马逊(2.5%)、苹果(2.09%)、英伟达(1.96%)、谷歌A类股(1.61%)。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。在人工智能的时代浪潮之下，在AI领域有着领先布局和深厚积淀的科技巨头集中在纳斯达克100指数，前十大权重占比超47.1%，龙头属性集中。来源：纳斯达克，截至2024.2.29。自2014年初以来至2024年3月1日，纳斯达克100指数累计涨幅409.55%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2014.1.1-2024.3.1。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云2024-03-05

3月5日证券之星早间消息汇总：沪深交易所举办量化私募机构交易合规培训

北非地区)的第一个软件实验室；软件公司ServiceNow也将投入5亿美元用于推出其在该地区的首个数据中心。

证券之星2024-03-05

中东“数字达沃斯”首日频签大单：沙特收获百亿数据中心合同

北非地区）的第一个软件实验室；软件公司ServiceNow也将投入5亿美元用于推出其在该地区的首个数据中心。

金融界2024-03-05

英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会分析师问答

P。您会看到企业软件平台部署人工智能。ServiceNow 就是一个非常非常好的例子。你看Adobe。还有其他的，SAP 和其他的。你会看到消费者互联网服务现在正在通过生成人工智能来增强过去的所有服务。因此他们可以创建更多超个性化的内容。你看到我们正在谈论工业生成人工智能。现在我们的行业代表了价值数十亿美元的企业、汽车、健康、金融服务。总的来说，我们的垂直行业现在价值数十亿美元。当然还有主权人工智能。主权人工智能的原因与每个地区的语言、知识、历史、文化不同并且拥有自己的数据有关。他们希望使用自己的数据，对其进行训练以创建自己的数字智能，并提供数据以自行利用该原材料。它属于他们，属于世界上的每一个地区。数据属于他们。这些数据对他们的社会最有用。因此他们希望保护数据。他们希望自己将其进行增值转型，转变为人工智能并自己提供这些服务。因此，我们看到日本、加拿大、法国以及许多其他地区正在建设主权人工智能基础设施。所以我的期望是，美国和西方正在经历的事情肯定会在世界各地复制，这些人工智能生成工厂将遍布每个行业、每个公司、每个地区。所以我认为去年，我们看到生成式人工智能真正成为一个全新的应用空间，一种全新的计算方式，一个全新的行业正在形成，这正在推动我们的增长。 Joe Moore 谢谢，我想追踪 40% 的收入来自推理。这个数字比我预期的要大。您能否让我们了解一下一年前的数字，您从推论中看到法学硕士的增长有多少？你是如何衡量的？我认为在某些情况下，您用于训练和推理的 GPU 是相同的。这个测量有多可靠？谢谢。黄仁勋我会向后走。这个数字可能被低估了。让我告诉你原因。当你运行互联网时，新闻、视频、音乐、向你推荐的产品，因为如你所知，互联网有数万亿—我不知道有多少万亿，但外面有数万亿的东西，而你的手机只有 3 英寸见方。因此，他们能够将所有这些信息归结为某个东西，例如一个很小的房地产，是通过一个系统，一个称为推荐系统的令人惊叹的系统。这些推荐系统过去都是基于CPU方法的。但最近向深度学习和生成式人工智能的迁移确实让这些推荐系统现在直接进入了 GPU 加速的道路。嵌入需要 GPU 加速。最近邻搜索需要 GPU 加速。它需要 GPU 加速来进行重新排名，并且需要 GPU 加速来为您生成增强信息。所以现在推荐系统的每一个步骤都用到了 GPU。如您所知，推荐系统是地球上最大的软件引擎。世界上几乎每一家大公司都必须运行这些大型推荐系统。每当您使用 ChatGPT 时，都会对其进行推断。每当您听说 Midjourney 以及他们为消费者生成的产品数量时，当您看到 Getty 时，我们与 Getty 和 Adobe 的 Firefly 合作完成的工作。这些都是生成模型。这样的例子还在继续。正如我所提到的，这些都不是一年前存在的，而且是 100% 新的。 Stacy Rasgon 我想谈谈你对下一代产品的期望，我认为这意味着布莱克威尔的供应受到限制。您能深入研究一下吗？其驱动因素是什么？为什么随着霍珀的放松，这一点会受到限制？你预计这种情况会受到限制多久，就像你预计下一代会受到25日历年那样的限制，比如这些限制什么时候开始放松？黄仁勋是的。首先是总体而言，我们的供应总体上正在改善。我们的供应链为我们做了令人难以置信的工作，从晶圆、封装、存储器、所有电源调节器，到收发器、网络和电缆，应有尽有。我们提供的组件列表 - 如您所知，人们认为 NVIDIA GPU 就像一块芯片。但 NVIDIA Hopper GPU 有 35,000 个零件。它重 70 磅。我们构建的这些东西确实很复杂。人们称其为人工智能超级计算机是有充分理由的。如果您仔细查看数据中心、系统和布线系统的背面，您会发现令人难以置信。它是世界上迄今为止最密集的复杂网络布线系统。我们的 InfiniBand 业务同比增长 5 倍。供应链确实为我们提供了出色的支持。总体而言，供应正在改善。我们预计需求将继续强于我们的供应——全年我们将尽力而为。周期时间正在改善，我们将继续尽力而为。然而，正如你所知，每当我们推出新产品时，它就会从零增加到一个非常大的数字。你不可能在一夜之间做到这一点。一切都在加速。它没有进步。因此，每当我们推出新一代产品时，我们都会加大 H200 的力度。随着我们的发展，我们无法在短期内合理地满足需求。我们正在加强 Spectrum-X。我们在 Spectrum-X 方面做得非常好。这是我们进入以太网世界的全新产品。InfiniBand 是人工智能专用系统的标准。带有 Spectrum-X 的以太网——以太网并不是一个非常好的横向扩展系统。但通过 Spectrum-X，我们在以太网之上增强了基本的新功能，例如自适应路由、拥塞控制、噪声隔离或流量隔离，以便我们可以针对人工智能优化以太网。因此，InfiniBand 将成为我们的人工智能专用基础设施。Spectrum-X 将是我们的人工智能优化网络，并且正在不断发展，因此我们将——对于所有新产品来说，需求将大于供应。这就是新产品的本质，因此我们会尽快满足需求。但总体而言，总体而言，总体而言，我们的供应量增长得非常好。 Matt Ramsay 我想问一个由两部分组成的问题，这是史黛西刚刚提出的问题，即尽管供应正在改善，但您的需求远远超过了供应。我想问题的两个方面是，我想，首先对于Colette来说，你们如何考虑在客户准备部署和监控方面如何分配产品（如果有任何类型的产品堆积）可能还没有开启？然后我想问黄仁勋，对于你来说，我真的很想听你谈谈你和你的公司正在将你的产品分配给客户的想法，其中许多客户相互竞争，跨行业到小型初创公司，从医疗保健领域到政府。这是一项非常非常独特的技术，您正在启用，我真的很想听您谈谈您如何看待报价/取消报价公平分配，这不仅是为了您公司的利益，也是为了所有人的利益。 Colette Kress 关于我们如何与客户合作，因为他们正在研究如何构建他们的 GPU 实例和我们的分配流程。与我们合作的人员、与我们合作的客户多年来一直是我们的合作伙伴，因为我们一直在帮助他们在云中设置以及他们在内部设置。其中许多提供商同时拥有多种产品，以满足最终客户的多种不同需求以及他们内部的需求。当然，他们正在提前工作，考虑他们将需要的那些新集群。我们与他们的讨论不仅继续讨论我们的 Hopper 架构，还帮助他们了解下一波浪潮并引起他们的兴趣并了解他们对所需需求的展望。因此，就他们将购买什么、仍在建造什么以及最终客户正在使用什么而言，这始终是一个不断变化的过程。但是我们建立的关系以及他们对构建复杂性的理解确实帮助了我们进行分配，也帮助了我们与他们的沟通。黄仁勋首先，我们的 CSP 对我们的产品路线图和过渡有非常清晰的了解。我们的 CSP 的透明度让他们对放置哪些产品以及放置地点和时间充满信心。所以他们知道他们的——他们尽我们最大的能力知道时机。他们知道数量，当然也知道分配。我们公平分配。我们公平分配。我们竭尽全力公平分配并避免不必要的分配。正如您之前提到的，为什么在数据中心还没有准备好时分配一些东西。没有什么比把任何东西放在身边更困难的了。因此，公平分配，避免不必要的分配。我们所做的——您问的有关终端市场的问题，我们拥有一个优秀的生态系统，其中包括 OEM、ODM、CSP，以及非常重要的终端市场。NVIDIA 的真正独特之处在于，我们为客户带来了客户，为合作伙伴、CSP 和 OEM 带来了客户，为他们带来了客户。生物公司、医疗保健公司、金融服务公司、人工智能开发商、大语言模型开发商、自动驾驶汽车公司、机器人公司。有一大批机器人公司正在兴起。有仓库机器人、手术机器人、人形机器人，各种非常有趣的机器人公司、农业机器人公司。所有这些初创公司、大公司、医疗保健、金融服务和汽车等都在 NVIDIA 的平台上工作。我们直接支持他们。通常，我们可以通过分配给 CSP 并同时将客户带到 CSP 来实现双重目的。所以这个生态系统是充满活力的，你说得完全正确。但其核心是，我们希望公平分配，避免浪费，并寻找连接合作伙伴和最终用户的机会。我们一直在寻找这些机会。 Timothy Arcuri 多谢。我想问一下你们如何将积压订单转化为收入。显然，你们产品的交货时间已经缩短了很多。Colette，您没有谈论库存采购承诺。但如果我把你的库存加上购买承诺和你的预付供应，即你的供应总量，实际上是下降了一点。我们应该怎样读呢？您只是说您不需要向供应商做出那么多的财务承诺，因为交货时间较短，或者您可能正在达到某种稳定状态，更接近完成订单书和你的积压工作？谢谢。 Colette Kress 是的。因此，让我重点介绍一下我们如何看待供应商的三个不同方面。你是对的。鉴于我们正在进行的分配，我们现有的库存正在努力，当物品进入库存时，立即将它们运送给我们的客户。我认为我们的客户很欣赏我们满足我们所寻求的时间表的能力。第二部分是我们的购买承诺。我们的采购承诺包含许多不同的组件，这些组件是我们制造所需的组件。而且，我们通常会采购我们可能需要的能力。所需容量的长度或组件的长度都不同。其中一些可能会持续到接下来的两个季度，但有些可能会持续多年。关于我们的预付费，我也可以这么说。我们的预付款是预先设计的，以确保我们的几个制造供应商拥有我们未来所需的储备能力。因此，当我们增加供应时，不会阅读任何有关大约相同数字的内容。它们只是长度不同，因为我们有时不得不在很长的交货时间内购买东西，或者需要为我们建造产能的东西。 Ben Reitzes Colette，我想谈谈您对毛利率的评论，毛利率应该回到 70 年代中期。如果你不介意拆开它的话。另外，这是由于新产品中的 HBM 内容造成的吗？您认为该评论的驱动因素是什么？非常感谢。 Colette Kress 是的。谢谢你的提问。我们在开场白中重点强调了我们第四季度的业绩和第一季度的前景。这两个季度都是独一无二的。这两个季度的毛利率是独一无二的，因为它们包括我们的计算和网络以及制造过程的几个不同阶段的供应链中有利的组件成本带来的一些好处。因此，展望未来，我们可以看到本财年剩余时间的毛利率将达到 70 年代中期，这将使我们回到第四季度和第一季度峰值之前的水平。所以我们实际上只是在考虑我们的组合的平衡。混合始终将是我们今年剩余时间发货的最大推动力。这些实际上只是驱动因素。 C.J. Muse 下午好，黄仁勋，有更大的问题要问你。当您考虑过去十年 GPU 计算数百万倍的改进以及对未来类似改进的期望时，您的客户如何看待他们今天进行的 NVIDIA 投资的长期可用性？今天的训练集群会成为明天的推理集群吗？您如何看待此事的进展？谢谢。黄仁勋嘿，CJ。谢谢你的提问。是的，这就是最酷的部分。如果你看看我们能够如此大幅度提高性能的原因，那是因为我们的平台有两个特点。一是它正在加速。第二，它是可编程的。它并不脆。NVIDIA 是唯一一个从一开始，从 CNN、Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoff Hinton 首次揭示 AlexNet 开始，一直到 RNN、LSTM、RL 到深度学习的架构。 RL 到变压器到每个版本。每一个版本和每一个出现的物种，视觉变换器，多模态变换器，每一个——现在是时间序列的东西，每一个变化，每一个出现的人工智能物种，我们已经能够支持它，优化我们的堆栈并将其部署到我们的安装基础中。这确实是最令人惊奇的部分。一方面，我们可以发明新的架构和新技术，比如我们的 Tensor 核心，比如我们的 Tensor 核心的变压器引擎，改进了新的数值格式和处理结构，就像我们对不同代的 Tensor 核心所做的那样，同时，支持同时安装的基础。因此，我们将所有新的软件算法投资——发明，所有的发明，行业模型的新发明，一方面它在我们的安装基础上运行。另一方面，每当我们看到一些革命性的东西——比如变形金刚，我们就可以创造一些全新的东西，比如霍珀变形金刚引擎，并将其应用到未来。因此，我们同时拥有将软件引入用户群并不断改进的能力，随着时间的推移，我们的新软件不断丰富我们客户的用户群。另一方面，对于新技术，创造革命性的能力。如果在我们的下一代中，大型语言模型突然实现了惊人的突破，请不要感到惊讶，并且这些突破（其中一些突破将在软件中，因为它们运行 CUDA）将可供安装基础使用。因此，我们一方面带着每个人。另一方面，我们取得了巨大的突破。 Aaron Rakers 我想问一下中国业务。我知道，在您准备好的评论中，您说过您开始向中国运送一些替代解决方案。您还表示，您预计这一贡献将继续占整个数据中心业务的中个位数百分比。所以我想问题是你们今天向中国市场运送的产品有多大，为什么我们不应该期待其他替代解决方案进入市场并扩大你们的广度以再次参与这个机会？黄仁勋想一想，从本质上讲，记住美国政府希望将 NVIDIA 加速计算和 AI 的最新能力限制在中国市场。美国政府希望看到我们在中国尽可能取得成功。在这两个限制之内，如果你愿意的话，在这两个支柱之内，就是限制，所以当新的限制出现时，我们不得不暂停。我们立刻停了下来。为了了解限制是什么，我们以软件无法以任何方式破解的方式重新配置了我们的产品。这需要一些时间。所以我们重新调整了我们向中国提供的产品，现在我们正在向中国的客户提供样品。我们将尽最大努力在该市场中竞争，并在限制范围内取得成功。就是这样。上个季度，当我们在市场上暂停时，我们的业务大幅下降。我们停止在市场上发货。我们预计本季度的情况大致相同。但之后，希望我们能够去竞争我们的业务并尽力而为，我们会看看结果如何。 Harsh Kumar 嘿，黄仁勋、Colette 和 NVIDIA 团队。首先，祝贺您获得了令人惊叹的季度和指南。我想谈谈你们的软件业务，很高兴听到它超过 10 亿美元，但我希望黄仁勋或 Colette 能帮助我们了解该软件的不同部分和组成部分商业？换句话说，只需帮助我们稍微解开它，这样我们就可以更好地了解增长的来源。黄仁勋让我退后一步，解释一下NVIDIA在软件方面会非常成功的根本原因。首先，如您所知，加速计算确实在云中发展。在云中，云服务提供商拥有非常庞大的工程团队，我们与他们合作的方式允许他们运营和管理自己的业务。每当出现任何问题时，我们都会指派大型团队来处理。他们的工程团队直接与我们的工程团队合作，我们增强、修复、维护、修补加速计算所涉及的复杂软件堆栈。如您所知，加速计算与通用计算有很大不同。您不是从 C++ 等程序开始。你编译它，然后它就可以在你所有的 CPU 上运行。每个领域所需的软件堆栈，从数据处理 SQL 与 SQL 结构数据与所有非结构化的图像、文本和 PDF，到经典机器学习、计算机视觉、语音到大语言模型，所有这些——推荐系统。所有这些都需要不同的软件堆栈。这就是 NVIDIA 拥有数百个库的原因。如果没有软件，就无法打开新市场。如果您没有软件，则无法打开和启用新应用程序。软件对于加速计算至关重要。这是大多数人花了很长时间才理解的加速计算和通用计算之间的根本区别。现在，人们明白软件确实是关键。我们与 CSP 合作的方式非常简单。我们有大型团队正在与他们的大型团队合作。然而，现在生成式人工智能正在使每个企业和每个企业软件公司都能够拥抱加速计算——以及何时——拥抱加速计算现在至关重要，因为它不再可能，也不可能仅仅通过简单的方式来维持吞吐量的提高。通用计算。所有这些企业软件公司和企业公司都没有大型工程团队来维护和优化其软件堆栈以在全球所有云、私有云和本地运行。因此，我们将对他们的所有软件堆栈进行管理、优化、修补、调整和安装基础优化。我们将它们容器化到我们的堆栈中。我们将其称为 NVIDIA AI Enterprise。我们将 NVIDIA AI Enterprise 推向市场的方式是，将 NVIDIA AI Enterprise 视为一个像操作系统一样的运行时，它是一个人工智能操作系统。我们对每个 GPU 每年收取 4,500 美元的费用。我的猜测是，世界上每家企业、每家在所有云、私有云和本地部署软件的软件企业公司都将在 NVIDIA AI Enterprise 上运行，尤其是对于我们的 GPU 而言。因此，随着时间的推移，这可能会成为一项非常重要的业务。我们有了一个良好的开端。Colette 提到，它的运行速度已经达到 10 亿美元，而我们实际上才刚刚开始。谢谢。现在，我将把电话转回给首席执行官黄仁勋，让其致闭幕词。黄仁勋计算机行业正在同时进行两个同步平台转变。价值数万亿美元的数据中心安装基础正在从通用计算转向加速计算。每个数据中心都将得到加速，以便世界能够满足计算需求，增加吞吐量，同时管理成本和能源。NVIDIA 实现了令人难以置信的速度——NVIDIA 实现了一种全新的计算范式，即生成式 AI，软件可以学习、理解和生成从人类语言到生物结构和 3D 世界的任何信息。我们现在正处于一个新行业的开端，人工智能专用数据中心处理大量原始数据，将其提炼为数字智能。与上一次工业革命的交流发电厂一样，NVIDIA AI 超级计算机本质上也是本次工业革命的 AI 发电厂。每个行业的每家公司从根本上都是建立在其专有的商业智能之上，并且在未来，其专有的生成人工智能。生成式人工智能已经启动了一个全新的投资周期，以建设下一个万亿美元的人工智能生成工厂基础设施。我们相信，这两种趋势将推动全球数据中心基础设施安装基数在未来五年内翻一番，并代表每年数千亿的市场机会。这种新的人工智能基础设施将开辟一个今天不可能实现的全新应用世界。我们与超大规模云提供商和消费者互联网公司一起开启了人工智能之旅。现在，从汽车到医疗保健到金融服务，从工业到电信、媒体和娱乐，每个行业都参与其中。 NVIDIA 的全栈计算平台具有行业特定的应用程序框架以及庞大的开发者和合作伙伴生态系统，为我们提供了帮助每个公司的速度、规模和覆盖范围，帮助每个行业的公司成为人工智能公司。在下个月于圣何塞举行的 GTC 上，我们有很多东西要与您分享。所以一定要加入我们。我们期待向您通报下季度的最新进展。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-02-22

英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会高管解读财报

的早期客户已经取得了显着的商业成功。 ServiceNow 的生成式人工智能产品在最新一个季度推动了所有新产品系列发布中有史以来最大的年度净新合同价值贡献。我们还与许多其他领先的人工智能和企业软件平台合作，包括 Adobe、Databricks、Getty Images、SAP 和 Snowflake。大语言模型的基础领域正在蓬勃发展。Anthropic、谷歌、Inflection、微软、OpenAI 和 xAI 在生成人工智能领域不断取得惊人突破，处于领先地位。Adept、AI21、Character.ai、Cohere、Mistral、Perplexity 和 Runway 等令人兴奋的公司正在构建为企业和创作者服务的平台。新的初创公司正在创建法学硕士，以服务于世界许多地区的特定语言、文化和习俗。其他人正在创建基础模型来解决完全不同的行业，例如递归制药和生成：生物学生物医学。这些公司正在通过超大规模或 GPU 专业云提供商推动对 NVIDIA AI 基础设施的需求。就在今天早上，我们宣布与 Google 合作优化其最先进的新 Gemma 语言模型，以加速其在云数据中心和 PC 中 NVIDIA GPU 上的推理性能。过去一年最显着的趋势之一是汽车、医疗保健和金融服务等垂直行业的企业大量采用人工智能。NVIDIA 提供多种应用框架，利用我们的全栈加速计算平台，帮助企业在自动驾驶、药物发现、用于欺诈检测或机器人技术的低延迟机器学习等垂直领域采用人工智能。我们估计去年汽车垂直行业通过云或本地数据中心的收入贡献超过 10 亿美元。NVIDIA DRIVE 基础设施解决方案包括用于开发自动驾驶的系统和软件，包括数据摄取、创建、标记和 AI 培训，以及通过模拟进行验证。全球 OEM、新能源汽车、卡车运输、自动驾驶出租车和一级供应商的近 80 家汽车制造商正在使用 NVIDIA 的 AI 基础设施来训练法学硕士和其他 AI 模型，以实现自动驾驶和 AI 座舱应用。事实上，几乎所有致力于人工智能的汽车公司都在与 NVIDIA 合作。随着 AV 算法转向视频转换器以及更多汽车配备摄像头，我们预计 NVIDIA 的汽车数据中心处理需求将大幅增长。在医疗保健领域，数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。过去十年，我们在医疗保健领域积累了深厚的专业知识，创建了 NVIDIA Clara 医疗保健平台和 NVIDIA BioNeMo（一项生成式 AI 服务，用于开发、定制和部署用于计算机辅助药物发现的 AI 基础模型）。 BioNeMo 具有越来越多的预训练生物分子 AI 模型，可应用于端到端药物发现过程。我们宣布 Recursion 正在通过 BioNeMo 为药物发现生态系统提供其专有的人工智能模型。在金融服务领域，客户正在将人工智能用于越来越多的用例，从交易和风险管理到客户服务和欺诈检测。例如，美国运通使用 NVIDIA AI 将欺诈检测准确率提高了 6%。转向我们按地理位置划分的数据中心收入。所有地区的增长均强劲，但中国除外，在美国政府 10 月份实施出口管制法规后，我们的数据中心收入大幅下降。尽管我们尚未获得美国政府向中国运送受限制产品的许可证，但我们已经开始向中国市场运送不需要许可证的替代品。第四季度，中国数据中心收入占我们数据中心收入的中个位数百分比。我们预计第一季度它将保持在类似的范围内。在美国和中国以外的地区，主权人工智能已成为额外的需求驱动力。世界各国都在投资人工智能基础设施，以支持使用本国语言、基于国内数据构建大型语言模型，并支持当地研究和企业生态系统。从产品角度来看，绝大多数收入是由我们的 Hopper 架构和 InfiniBand 网络推动的。它们共同成为加速计算和人工智能基础设施的事实上的标准。我们有望在第二季度实现 H200 的首次发货。需求强劲，因为 H200 的推理性能几乎是 H100 的两倍。网络年化收入运行率超过 130 亿美元。我们的端到端网络解决方案定义了现代人工智能数据中心。我们的 Quantum InfiniBand 解决方案同比增长超过 5 倍。 NVIDIA Quantum InfiniBand 是最高性能 AI 专用基础设施的标准。我们现在正在进入以太网网络领域，推出了专为数据中心人工智能优化网络而设计的新 Spectrum-X 端到端产品。Spectrum-X 通过以太网引入了专为人工智能而构建的新技术。与传统以太网相比，我们的 Spectrum 交换机、BlueField DPU 和软件堆栈中采用的技术可将 AI 处理的网络性能提高 1.6 倍。包括戴尔、HPE、联想和超微在内的领先 OEM 拥有全球销售渠道，正在与我们合作，将我们的人工智能解决方案扩展到全球企业。我们有望在本季度推出 Spectrum-X。我们的软件和服务产品也取得了巨大进展，第四季度的年化收入达到了 10 亿美元。我们宣布 NVIDIA DGX Cloud 将扩大其合作伙伴名单，将亚马逊 AWS 纳入其中，加入 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud 的行列。DGX Cloud 用于 NVIDIA 自己的 AI 研发和自定义模型开发以及 NVIDIA 开发人员。它将 CUDA 生态系统带给 NVIDIA CSP 合作伙伴。好吧，转向游戏。游戏收入为 28.7 亿美元，环比持平，同比增长 56%，好于我们对假期期间消费者对 NVIDIA GeForce RTX GPU 强劲需求的预期。财年收入为 104.5 亿美元，增长 15%。在 CES 上，我们发布了 GeForce RTX 40 Super 系列 GPU 系列。它们起价 599 美元，提供令人难以置信的游戏性能和生成人工智能功能。销售有了一个良好的开端。 NVIDIA AI Tensor 核心和 GPU 提供多达 836 个 AI 顶级，非常适合为游戏 AI 提供动力，创造日常生产力。我们通过 RTX GPU 提供的丰富软件堆栈进一步加速了人工智能。借助我们的 DLSS 技术，八分之七的像素可以由 AI 生成，从而使光线追踪速度提高 4 倍并提高图像质量。借助适用于 Windows 的 Tensor RT LLM，我们的开源库可加速最新大语言模型生成式 AI 的推理性能，在 RTX AI PC 上的运行速度可提高 5 倍。在 CES 上，我们还宣布了各大 OEM 厂商推出的一系列新款 RTX 40 系列 AI 笔记本电脑。这些为各种外形尺寸带来了高性能游戏和人工智能功能，包括 14 英寸和轻薄笔记本电脑。这些下一代 AI PC 拥有高达 686 个顶级 AI 性能，将生成式 AI 性能提高了 60 倍，成为性能最佳的 AI PC 平台。在 CES 上，我们发布了 NVIDIA Avatar Cloud Engine 微服务，它允许开发人员将最先进的生成式 AI 模型集成到数字化身中。ACE 荣获多项 CES 2024 最佳奖项。 NVIDIA 拥有一个端到端平台，用于为 RTX PC 和工作站构建和部署生成式 AI 应用程序。这包括开发人员可以纳入其生成人工智能工作负载的库、SDK、工具和服务。NVIDIA 正在推动下一波进入 PC 的生成式 AI 应用程序。我们已经在路上，拥有超过 1 亿台 RTX PC 和超过 500 个支持 AI 的 PC 应用程序和游戏。转向专业可视化。收入为 4.63 亿美元，环比增长 11%，同比增长 105%。财年收入为 15.5 亿美元，增长 1%。本季度的连续增长是由 RTX Ada 架构 GPU 的丰富组合持续增长所推动的。企业正在更新其工作站，以支持与生成型人工智能相关的工作负载，例如数据准备、LLM 微调和检索增强生成。这些推动需求的关键垂直行业包括制造业、汽车和机器人技术。汽车行业也是 NVIDIA Omniverse 的早期采用者，因为该行业寻求将工厂和汽车从设计到建造、模拟、操作和体验的工作流程数字化。在 CES 上，我们宣布 Brickland、WPP 和 ZeroLight 等创意合作伙伴和开发商正在构建 Omniverse 支持的汽车配置器。像莲花这样的领先汽车制造商正在采用该技术，将个性化、真实性和互动性提升到新的购车体验水平。转向汽车。收入为 2.81 亿美元，环比增长 8%，同比下降 4%。由于汽车制造商继续采用 NVIDIA DRIVE 平台，该财年收入达到 10.9 亿美元，增长 21%，首次突破 10 亿美元大关。NVIDIA DRIVE Orin 是软件定义 AV 车队的首选 AI 车载计算机。其后续产品 NVIDIA DRIVE Thor 通常专为视觉变形者而设计，可提供更多 AI 性能，并将广泛的智能功能集成到单个 AI 计算平台中，包括自动驾驶和停车、驾驶员和乘客监控以及 AI 驾驶舱功能，并将明年上市。本季度有多家汽车客户发布公告，理想汽车、长城汽车、吉利旗下高端电动汽车子公司 ZEEKR 以及小米电动汽车均发布了基于 NVIDIA 的新车。转向损益表的其余部分。由于数据中心的强劲增长和组合，GAAP 毛利率连续扩大至 76%，非 GAAP 毛利率扩大至 76.7%。我们第四季度的毛利率受益于有利的零部件成本。随后，GAAP 运营费用增长了 6%，非 GAAP 运营费用增长了 9%，主要反映了计算和基础设施投资的增加以及员工的增长。第四季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还 28 亿美元。在 24 财年，我们使用了 99 亿美元的现金来回报股东，其中包括 95 亿美元的股票回购。让我谈谈第一季度的展望。总收入预计为 240 亿美元，上下浮动 2%。我们预计数据中心和供应商的环比增长将被游戏的季节性下降部分抵消。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 76.3% 和 77%，上下浮动 50 个基点。与第四季度类似，第一季度的毛利率受益于有利的零部件成本。在第一季度之后，在今年剩余时间内，我们预计毛利率将恢复到 70% 左右的范围。 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计分别约为 35 亿美元和 25 亿美元。随着我们继续投资于面前的巨大机遇，2025 财年 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计将增长 30% 左右。 GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 2.5 亿美元，不包括非关联投资的损益。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 17%，正负 1%（不包括任何离散项目）。更多财务细节包含在 CFO 评论和我们的 IR 网站上提供的其他信息中。最后，让我强调一下金融界即将发生的一些事件。我们将参加 3 月 4 日在旧金山举行的摩根士丹利技术与媒体和电信会议，以及 3 月 5 日在波士顿举行的 TD Cowen 第 44 届年度医疗保健会议。当然，请参加我们于 3 月 18 日星期一在旧金山举行的年度 DTC 会议加利福尼亚州何塞市将是五年来首次面对面举行。DTC 将以 Jen-Hsun 的主题演讲拉开帷幕，我们将在第二天（3 月 19 日）为金融分析师举办问答环节。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-02-22

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